Prévisions SARIMA vs ARIMA

Dans cet exercice, vous verrez l'effet d'utiliser un modèle SARIMA plutôt qu'un modèle ARIMA pour vos prévisions de séries chronologiques saisonnières.

Deux modèles, un ARIMA(3,1,2) et un SARIMA(0,1,1)(1,1,1)\(_{12}\), ont été ajustés à la série sur l'emploi au Wisconsin. Selon l'AIC, il s'agit du meilleur modèle ARIMA et du meilleur modèle SARIMA disponibles.

Dans l'exercice, vous utiliserez ces deux modèles pour produire une prévision dynamique sur 25 mois et tracer ces prédictions en parallèle avec les données mises de côté pour cette période, wisconsin_test.

L'objet de résultats ARIMA ajusté et l'objet de résultats SARIMA ajusté sont disponibles dans votre environnement sous les noms arima_results et sarima_results.

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Modèles ARIMA en Python

Instructions de l’exercice

Créez un objet de prévision, nommé arima_pred, pour le modèle ARIMA afin de prévoir les 25 prochaines étapes après la fin des données d'entraînement.
Extraites la moyenne des prévisions .predicted_mean à partir de arima_pred et affectez-la à arima_mean.
Répétez les deux étapes ci-dessus pour le modèle SARIMA.
Tracez les prévisions SARIMA et ARIMA ainsi que les données mises de côté wisconsin_test.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create ARIMA mean forecast
arima_pred = arima_results.____
arima_mean = arima_pred.____

# Create SARIMA mean forecast
sarima_pred = sarima_results.____
sarima_mean = ____

# Plot mean ARIMA and SARIMA predictions and observed
plt.plot(dates, sarima_mean, label='SARIMA')
plt.plot(dates, arima_mean, label='ARIMA')
plt.plot(wisconsin_test, label='observed')
plt.legend()
plt.show()

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Plongez directement et découvrez les propriétés les plus importantes des séries chronologiques. Vous verrez la stationnarité et pourquoi elle est essentielle pour les modèles ARMA. Vous apprendrez à tester la stationnarité à l'œil et avec un test statistique standard. Enfin, vous étudierez la structure de base des modèles ARMA et vous en servirez pour générer des données ARMA et ajuster un modèle ARMA.

Exercise 1: Introduction aux séries chronologiques et à la stationnarité Exercise 2: Exploration Exercise 3: Découpage entraînement–test Exercise 4: Est-ce stationnaire Exercise 5: Rendre les séries chronologiques stationnaires Exercise 6: Dickey-Fuller augmenté Exercise 7: Prendre la différence Exercise 8: Autres transformations Exercise 9: Introduction aux modèles AR, MA et ARMA Exercise 10: Ordre du modèle Exercise 11: Générer des données ARMA Exercise 12: Préambule à l'ajustement

Ce qui vous attend dans ce chapitre, c'est de prédire ce qui attend vos données. Vous apprendrez à utiliser le module élégant statsmodels pour ajuster des modèles ARMA, ARIMA et ARMAX. Ensuite, vous utiliserez vos modèles pour prévoir l'avenir incertain des cours boursiers!

Exercise 1: Ajuster des modèles de séries chronologiques Exercise 2: Ajuster des modèles AR et MA Exercise 3: Ajuster un modèle ARMA Exercise 4: Ajuster un modèle ARMAX Exercise 5: Prévision Exercise 6: Générer des prévisions à un pas Exercise 7: Tracer des prévisions à un pas d'avance Exercise 8: Générer des prévisions dynamiques Exercise 9: Tracer des prévisions dynamiques Exercise 10: Introduction aux modèles ARIMA Exercise 11: Différenciation et ajustement d'un modèle ARMA Exercise 12: Dérouler une prévision ARMA Exercise 13: Ajuster un modèle ARIMA Exercise 14: Choisir le modèle ARIMA

Dans ce chapitre, vous deviendrez un·e modélisateur·trice au jugement affûté. Vous apprendrez à repérer des ordres de modèles prometteurs à partir des données elles-mêmes puis, une fois les modèles les plus prometteurs entraînés, vous verrez comment choisir le meilleur modèle parmi cette sélection ajustée. Vous découvrirez aussi un excellent cadre pour structurer vos projets de séries chronologiques.

Exercise 1: Introduction à l'ACF et à la PACF Exercise 2: AR ou MA Exercise 3: Ordre des séismes Exercise 4: Introduction à l'AIC et au BIC Exercise 5: Recherche d'un ordre de modèle Exercise 6: Choisir l'ordre avec l'AIC et le BIC Exercise 7: AIC et BIC vs ACF et PACF Exercise 8: Diagnostic du modèle Exercise 9: Erreur absolue moyenne Exercise 10: Statistiques sommaires de diagnostic Exercise 11: Tracer les diagnostics Exercise 12: Méthode de Box-Jenkins Exercise 13: Identification Exercise 14: Identification II Exercise 15: Estimation Exercise 16: Diagnostics

Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à utiliser des modèles ARIMA saisonniers pour ajuster des données plus complexes. Vous verrez comment décomposer ces données en composantes saisonnières et non saisonnières, puis vous aurez l'occasion de mobiliser tous vos outils ARIMA dans un ultime défi de prévision à l'échelle mondiale.

Exercise 1: Séries chronologiques saisonnières Exercise 2: Décomposition saisonnière Exercise 3: ACF et PACF saisonnières Exercise 4: Modèles SARIMA Exercise 5: Ajuster des modèles SARIMA Exercise 6: Choisir l'ordre d'un modèle SARIMA Exercise 7: Prévisions SARIMA vs ARIMA

Exercice en cours

Exercise 8: Automatisation et enregistrement Exercise 9: Sélection automatique de modèle Exercise 10: Enregistrement et mise à jour des modèles Exercise 11: SARIMA et Box‑Jenkins Exercise 12: Saisonnalité multiplicative ou additive Exercise 13: Diagnostic du modèle SARIMA Exercise 14: Prévision SARIMA Exercise 15: Félicitations !